penelitian camel

Jurnal Akuntansi dan Keuangan, Vol 7, No. 2, Nopember 2005 ISSN 1411 - 0288

Halaman 1

ANALISIS RASIO CAMELTERHADAP PREDIKSI KONDISI

BERMASALAH PADA LEMBAGA PERBANKAN

PERIODA 2000 – 2002

Luciana Spica Almilia, S.E., M.Si.

Winny Herdiningtyas, S.E.

STIE PERBANAS SURABAYA

Abstract

This research has a purpose to provide empirical evident about factors that affect

bankruptcy and financial distress of bank. The examined factors on this research are

CAMEL financial ratio.

The samples consist of 16 banks which had not bankrupt until 2000; 2 banks bankrupt,

and 6 banks which had financial distress. The statistic method used to test on the research

hypothesis is logit regression. The result show that CAMEL financial ratio had

classification power to predict bankruptcy and financial distress banks. This research also

indicate that CAR, APB, NPL, PPAPAP, ROA, NIM and BOPO ratios are statistically

different for bankrupt or financial distress banks and non bankrupt and non financial

distress bank, finally only CAR and BOPO is significant variables in determinant

bankruptcy and financial distress banks .

Keywords: financial distress, bankruptcy, CAMEL financial ratio, logit regression.

Abstraksi

Penelitian ini bertujuan untuk memberikan bukti empiris tentang factor-faktor yang

mempengaruhi kondisi kebangkrutan dan kesulitan keuangan perusahaan. Faktor-faktor

yang diuji dalam penentuan kondisi kebangkrutan dan kesulitan keuangan perusahaan

adalah rasio CAMEL sesuai dengan ketentuan Bank Indonesia.

Sampel penelitian terdiri dari dari 16 bank sehat, 2 bank yang mengalami

kebangkrutan dan 6 bank yang mengalami kondisi kesulitan keuangan. Metoda statistik

yang digunakan untuk menguji hipotesis penelitian adalah regresi logistik. Hasil

penelitian ini menunjukkan bahwa rasio keuangan CAMEL memiliki daya klasifikasi atau

daya prediksi untuk kondisi bank yang mengalami kesulitan keuangan dan bank yang

mengalami kebangkrutan. Dalam penelitian ini juga memberikan bukti bahwa rasio CAR,

APB, NPL, PPAPAP, ROA, NIM dan BOPO secara statistik berbeda untuk kondisi bank

bangkrut dan mengalami kesulitan keuangan dengan bank yang tidak bangkrut dan tidak

mengalami kondisi kesulitan keuangan. Penelitian ini juga memberikan bukti empiris

bahwa hanya rasio keuangan CAR dan BOPO yang secara statistik signifikan untuk

memprediksi kondisi kebangkrutan dan kesulitan keuangan pada sector perbankan.

Kata Kunci: Kesulitan keuangan, Kebangkrutan, Rasio Keuangan CAMEL, regresi

logistik.


Halaman 2

LATAR BELAKANG MASALAH

Seiring dengan krisis multi dimensi yang menimpa Indonesia sejak pertengahan tahun 1997

yang dimulai dengan merosotnya nilai rupiah terhadap dolar Amerika Serikat telah

menghancurkan sendi-sendi ekonomi termasuk pada sektor perbankan. Krisis moneter yang

terus menerus mengakibatkan krisis kepercayaan, akibatnya banyak bank dilanda penyakit

yang sama. Hal ini menyebabkan banyak bank yang lumpuh karena dihantam kredit macet.

Dalam Seminar Restrukturisasi Perbankan di Jakarta pada tahun 1998 disimpulkan

beberapa penyebab menurunnya kinerja bank, antara lain :

a. Semakin meningkatnya kredit bermasalah perbankan

b. Dampak likuidasi bank-bank 1 November 1997 yang mengakibatkan turunnya

kepercayaan masyarakat terhadap perbankan dan pemerintah, sehingga memicu

penarikan dana secara besar-besaran.

c. Semakin turunnya permodalan bank-bank

d. Banyak bank-bank tidak mampu kewajibannya karena menurunnya nilai tukar

rupiah

e. Manajemen tidak profesional

Tingkat kesehatan bank dapat dinilai dari beberapa indikator. Salah satu sumber utama

indikator yang dijadikan dasar penilaian adalah laporan keuangan bank yang bersangkutan.

Berdasarkan laporan itu akan dapat dihitung sejumlah rasio keuangan yang lazim dijadikan

dasar penilaian tingkat kesehatan bank. Analisis rasio keuangan memungkinkan

manajemen untuk mengidentifikasikan perubahan-perubahan pokok pada trend jumlah, dan

hubungan serta alasan perubahan tersebut. Hasil analisis laporan keuangan akan membantu

mengintepretasikan berbagai hubungan kunci serta kecenderungan yang dapat memberikan

dasar pertimbangan mengenai potensi keberhasilan perusahaan dimasa mendatang.


Halaman 3

Untuk menilai kinerja perusahaan perbankan umumnya digunakan lima aspek

penilaian, yaitu : 1) capital; 2) assets; 3) management; 4) earnings; 5) liquidity yang biasa

disebut CAMEL. Aspek-aspek tersebut menggunakan rasio keuangan. Hal ini menunjukan bahwa

rasio keuangan dapat digunakan untuk menilai tingkat kesehatan bank.. Secara empiris tingkat

kegagalan bisnis dan kebangkrutan bank dengan menggunakan rasio-rasio keuangan model

CAMEL dapat diuji sebagaimana yang telah dilakukan oleh beberapa peneliti yaitu :

Thomson (1991) dalam Wilopo (2001) yang menguji manfaat rasio keuangan CAMEL

dalam memprediksi kegagalan bank di USA pada tahun 1980an dengan menggunakan alat

statistik regresi logit, Whalen dan Thomson (1988) dalam Wilopo (2001) menemukan

bahwa rasio keuangan CAMEL cukup akurat dalam menyusun rating bank, dan di

Indonesia Surifah (1999) menguji manfaat rasio keuangan dalam memprediksi

kebangkrutan bank dengan menggunakan model CAMEL.

Berdasarkan uraian di atas, pada penelitian kali ini, peneliti ingin mengetahui

bagaimana peranan rasio CAMEL dalam memprediksi kondisi bermasalah pada lembaga

perbankan perioda 2000-2002. Penelitian ini lebih terfokus untuk memprediksi kondisi

bermasalah pada lembaga perbankan. Maksud dari kondisi bermasalah tersebut adalah

bank-bank yang dinyatakan bangkrut atau telah ditutup oleh Bank Indonesia pada tahun 8

April 2004 (Peraturan Pemerintah RI No.25 tahun 1999 tentang pencabutan izin usaha,

pembubaran dan likuidasi bank), bank-bank yang menderita kerugian tiga tahun berturut-

turut (Surifah,2002:34 tentang kriteria perusahaan yang divonis delisting), bank-bank yang

mengalami kerugian lebih dari 75% modal disetor (KUHD pasal 47 ayat 2 tentang kriteria

perusahaan yang diyatakan bubar).


Halaman 4

KAJIAN TEORI DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS

Kebangkrutan biasanya diartikan sebagai kegagalan perusahaan dalam menjalankan operasi

perusahaan untuk menghasilkan laba. Kebangkrutan juga sering disebut likuidasi

perusahaan atau penutupan perusahaan atau insolvabilitas. Kebangkrutan sebagai

kegagalan didefinisikan dalam beberapa arti (Muhammad Akhyar Adnan dan Eha

Kurniasih, 2000:137) : yaitu kegagalan ekonomi (Economic failure) dan kegagalan

keuangan (financial failure).

Kegagalan dalam arti ekonomi biasanya berarti bahwa perusahaan kehilangan uang

atau pendapatan perusahaan tidak menutup biayanya sendiri, ini berarti tingkat labanya

lebih kecil dari biaya modal atau nilai sekarang dari arus kas perusahaan lebih kecil dari

kewajiban. Kegagalan terjadi bila arus kas sebenarnya dari perusahaan tersebut jatuh di

bawah arus kas yang diharapkan. Bahkan kegagalan dapat juga berarti bahwa tingkat

pendapatan atas biaya historis dari investasinya lebih kecil daripada biaya modal

perusahaan.

Kegagalan keuangan bisa diartikan sebagai insolvensi yang membedakan antara dasar

arus kas dan dasar saham. Insolvensi atas dasar arus kas ada dua bentuk : Insolvensi Teknis

dan Insolvensi dalam pengertian kebangkrutan. Insolvensi teknis adalah Perusahaan dapat

dianggap gagal jika perusahaan tidak dapat memenuhi kewajiban pada saat jatuh tempo.

Walaupun total aktiva melebihi total utang atau terjadi bila suatu perusahaan gagal

memenuhi salah satu atau lebih kondisi dalam ketentuan hutangnya seperti rasio aktiva

lancar terhadap utang lancar yang telah ditetapkan atau rasio kekayaan bersih terhadap total

aktiva yang disyaratkan. Insolvensi juga terjadi bila arus kas tidak cukup untuk memenuhi

pembayaran kembali pokok pada tanggal tertentu. Insolvensi dalam pengertian

kebangkrutan adalah kebangkrutan didefinisikan dalam ukuran sebagai kekayaan bersih


Halaman 5

negatif dalam neraca konvensional atau nilai sekarang dari arus kas yang diharapkan lebih

kecil dari kewajiban.

Kebangkrutan dari berbagai pengertian di atas dapat disimpulkan sebagai suatu

keadaan atau situasi dalam hal ini perusahaan gagal atau tidak mampu lagi memenuhi

kewajiban-kewajiban kepada debitur karena perusahaan mengalami kekurangan dan

ketidakcukupan dana untuk menjalankan atau melanjutkan usahanya sehingga tujuan

ekonomi yang ingin dicapai oleh perusahaan tidak dapat dicapai yaitu profit, sebab dengan

laba yang diperoleh perusahaan bisa digunakan untuk mengembalikan pinjaman,

membiayai operasi perusahaan dan kewajiban-kewajiban yang harus dipenuhi bisa ditutup

dengan laba atau aktiva yang dimiliki.

Kebangkrutan akan cepat terjadi di negara yang sedang mengalami kesulitan ekonomi,

karena kesulitan ekonomi akan memicu semakin cepatnya kebangkrutan perusahaan yang

mungkin tadinya sudah sakit kemudian semakin sakit dan bangkrut. Perusahaan yang

belum sakit pun akan mengalami kesulitan dalam pemenuhan dana untuk kegiatan

operasional akibat adanya krisis ekonomi tersebut. Proses kebangkrutan, tidak semata-mata

disebabkan oleh faktor ekonomi tetapi juga disebabkan oleh faktor yang lain yang sifatnya

non ekonomi.

Konsep dan Rasio CAMEL

Dalam kamus Perbankan (Institut Bankir Indonesia), edisi kedua tahun 1999: CAMEL

adalah aspek yang paling banyak berpengaruh terhadap kondisi keuangan bank, yang

mempengaruhi pula tingkat kesehatan bank, CAMEL merupakan tolok yang menjadi obyek

pemeriksaan bank yang dilakukan oleh pengawas bank. CAMEL terdiri atas lima kriteria

yaitu modal, aktiva, manajemen, pendapatan dan likuiditas. Berdasarkan kamus Perbankan

(Institut Bankir Indonesia), edisi kedua tahun 1999, peringkat CAMEL dibawah 81


Halaman 6

memperlihatkan kondisi keuangan yang lemah yang ditunjukan oleh neraca bank, seperti

rasio kredit tak lancar terhadap total aktiva yang meningkat, apabila hal tersebut tidak

diatasi akan mengganggu kelangsungan usaha bank, bank yang terdaftar pada pengawasan

dianggap sebagai bank bermasalah dan diperiksa lebih sering oleh pengawas bank jika

dibandingkan dengan bank yang tidak bermasalah. Bank dengan peringkat CAMEL diatas

81 adalah bank dengan pendapatan yang kuat dan aktiva tak lancar sedikit, peringkat

CAMEL tidak pernah diinformasikan secara luas.

Rasio CAMEL adalah menggambarkan suatu hubungan atau perbandingan antara

suatu jumlah tertentu dengan jumlah yang lain. dengan analisis rasio dapat diperoleh

gambaran baik buruknya keadaan atau posisi keuangan suatu bank.

Manfaat Rasio Keuangan untuk Memprediksi Kebangkrutan

Machfoedz (1994) menguji manfaat rasio keuangan dalam memprediksi laba perusahaan

dimasa yang akan datang. Rasio keuangan yang digunakan adalah cash flows/current

liabilities, net worth and total liabilities/fixed assets, gross profit/sales, operating

income/sales, net income/sales, quick assets/inventory, operating income/total liabilities,

net worth/sales, current liabilities/net worth, dan net worth/total liabilities. Ditemukan

bahwa rasio keuangan yang digunakan dalam model bermanfaat untuk memprediksi laba

satu tahun ke muka, namun tidak bermanfaat untuk memprediksi lebih dari satu tahun.

Penelitian berkaitan dengan prediksi kebangkrutan bank di Indonesia dilakukan oleh

Wilopo (2001). Penyampelan dalam penelitian ini dilakukan secara cluster yaitu 235 bank

pada akhir tahun 1996 dibagi menjadi 16 bank terlikuidasi dan 219 bank yang tidak

dilikuidasi, selanjutnya diambil 40% sebagai sampel estimasi, terdiri atas 7 bank

terlikuidasi dan 87 bank yang tidak dilikuidasi. Kemudian dari 215 bank pada akhir tahun

1997 yang terdiri atas 38 bank terlikuidasi dan 177 bank pada tahun 1999 yang tidak


Halaman 7

dilikuidasi, diambil 40% sebagai sampel validasi yang terdiri atas 16 bank terlikuidasi dan

70 bank yang tidak dilikuidasi. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini untuk

memprediksikan kebangkrutan bank adalah rasio keuangan model CAMEL (13 rasio),

besaran (size) bank yang diukur dengan log. assets, dan variabel dummy (kredit lancar dan

manajemen). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara keseluruhan tingkat prediksi

variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini tinggi (lebih dari 50% sebagai cutoff

value-nya). Tetapi jika dilihat dari tipe kesalahan yang terjadi tampak bahwa kekuatan

prediksi untuk bank yang dilikuidasi 0% karena dari sampel bank yang dilikuidasi,

semuanya diprediksikan tidak dilikuidasi. Dengan demikian hasil penelitian ini tidak

mendukung hipotesis yang diajukan bahwa “rasio keuangan model CAMEL, besaran (size)

bank serta kepatuhan terhadap Bank Indonesia” dapat digunakan untuk memprediksikan

kegagalan bank di Indonesia. Simpulan ini diambil didasarkan atas tipe kesalahan yang

terjadi, khusus kasus di Indonesia ternyata rasio CAMEL serta variabel-variabel

independen lain yang digunakan dalam penelitian ini belum dapat memprediksikan

kegagalan bank. Dengan demikian perlu eksplorasi lebih lanjut terhadap variabel lain di

luar rasio keuangan agar diperoleh model yang lebih tepat untuk memprediksikan

kegagalan bank.

Sedangkan penelitian yang dilakukan Swandari (2002) berusaha untuk menganalisa

apakah tingginya perilaku risiko dari pemegang saham, kepemilikan institusi dan kinerja

mempengaruhi kebangkrutan bank. Sampel penelitian ini terdiri dari bank yang

dikategorikan fail dan bank yang sehat yang terdiri atas 25 bank yang dikategorikan fail

dan 35 bank yang sehat atau survive. Dalam penelitian ini variabel kinerja diproksikan

dengan NITA (laba bersih / total aktiva) dan FUTL (laba operasi / total kewajiban), selain

itu dalam penelitian ini juga memasukkan variabel kontrol yaitu size perusahaan dan

jumlah modal. Diprediksikan bahwa perilaku risiko berpengaruh positif terhadap


Halaman 8

kebangkrutan bank, sedangkan porsi kepemilikan institusi dan kinerja berpengaruh negatif

terhadap kebangkrutan bank. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa:

1. Variabel perilaku resiko memiliki tanda sesuai dengan prediksi namun secara statistik

tidak signifikan atau dapat dikatakan hipotesis yang dinyatakan dalam penelitian ini

ditolak. Hasil ini sejalan dengan teori agency cost of debt yang menyatakan bahwa

perusahaan dengan tingkat hutang yang tinggi akan menyebabkan manajer atau pemilik

bank berperilaku lebih beresiko atas beban debtholder atau para deposan. Dengan kata

lain, pemilik akan berupaya meningkatkan nilai opsi call dari saham yang mereka

miliki.

2. Variabel proksi kepemilikan institusi juga memiliki tanda sesuai prediksi namun secara

statistik tidak signifikan atau dapat dikatakan hipotesis yang dinyatakan dalam

penelitian ini ditolak..

3. Sedangkan dua variabel kinerja yang digunakan yaitu NITA dan FUTL, keduanya

memberikan dukungan terhadap hipotesis yang dinyatakan dalam penelitian ini.

Penelitian yang dilakukan oleh Haryati (2002) berusaha untuk menganalisa: (1) apakah

terdapat perbedaan bermakna kinerja keuangan yang diukur dari rasio cadangan

penghapusan kredit terhadap kredit, ROA, efisiensi dan LDR antar bank kelompok kategori

A, B dan C, dan (2) apakah rasio keuangan tersebut mempunyai pengaruh yang bermakna

terhadap kemungkinan kebangkrutan bank-bank kategori A, B dan C. Hasil dari penelitian

ini adalah empat rasio keuangan yang digunakan ternyata rasio ROA, Efisiensi dan LDR

mempunyai perbedaan yang signifikan di antara bank-bank dalam kategori A, B dan C.

Adapun rasio Cadangan Penghapusan Kredit terhadap Kredit tidak mempunyai perbedaan

bermakna mengingat pengukuran rasio ini untuk menilai kualitas asset dari bank kurang

tepat (tidak sesuai dengan pengukuran sebagaimana telah ditentukan oleh Bank Indonesia).

Penggunaan rasio keuangan yang mempunyai perbedaan signifikan dalam model logistic


Halaman 9

regression untuk menguji prediksi kebangkrutan bank-bank dalam kategori bangkrut

adalah akurat yang ditunjukkan dengan tingkat kemaknaan 0,00%. Dari ketiga rasio ROA,

Efisiensi dan LDR hanya rasio ROA yang mempunyai pengaruh bermakna terhadap

kemungkinan kebangkrutan bank.

Etty M. Nasser dan Titik Aryati (2000) menyimpulkan bahwa dengan uji univariate

ada dua jenis rasio yang signifikan yang membedakan bank sehat dan bank gagal yaitu

rasio EATAR dan OPM. Untuk rasio keuangan yang dominan mempengaruhi kegagalan

dan keberhasilan bank adalah EATAR dan PBTA melalui analisis Stepwise Statistic, dan

dengan analisis Casewise Statistic dapat diketahui tingkat keberhasilan keseluruhan dari

fungsi diskriminan dan untuk peramalan empat tahun sebelum bangkrut adalah 67,6 %.

Penelitian ini menggunakan bank go public sebagai sampel. Variabel bebas yang

digunakan adalah beberapa rasio-rasio keuangan model CAMEL yaitu CAR1, CAR2, ETA,

RORA, ALR, NPM, OPM, ROA, ROE, BOPO, PBTA, EATAR, dan LDR. Sedangkan

yang menjadi variabel terikat adalah Financial Distress dengan dua alternatif yaitu bank

sehat dan bank gagal.

Secara empiris tingkat kegagalan bisnis dan kebangkrutan bank dengan menggunakan

rasio-rasio keuangan model CAMEL dapat dibuktikan sebagaimana yang telah dilakukan

oleh beberapa peneliti yaitu : Thomson (1991) dalam Wilopo (2001) yang menguji manfaat

rasio keuangan CAMEL dalam memprediksi kegagalan bank di USA pada tahun 1980an

dengan menggunakan alat statistik regresi logit, Whalen dan Thomson (1988) dalam

Wilopo (2001) menemukan bahwa rasio keuangan CAMEL cukup akurat dalam menyusun

rating bank, dan di Indonesia Surifah (1999) menguji manfaat rasio keuangan dalam

memprediksi kebangkrutan bank dengan menggunakan model CAMEL. Berdasarkan

analisis dan temuan penelitian terdahulu, maka hipotesis penelitian dinyatakan sebagai

berikut:


Halaman 10

H1: Rasio keuangan CAMEL (CAR, ATTM, APB, NPL, PPAP terhadap Aktiva

Produktif, Pemenuhan PPAP, ROA, ROE, NIM, BOPO, LDR) memiliki

perbedaan yang signifikan antara bank-bank bermasalah dan tidak

bermasalah perioda 2000-2002.

H2: Rasio keuangan CAMEL (CAR, ATTM, APB, NPL, PPAP terhadap Aktiva

Produktif, Pemenuhan PPAP, ROA, ROE, NIM, BOPO, LDR) dapat

digunakan untuk memprediksi kondisi bermasalah bank-bank umum swasta

nasional di Indonesia perioda 2000-2002.

METODA PENELITIAN

Data Penelitian

Data yang digunakan adalah data kuantitatif, yaitu data yang diukur dalam suatu skala

numerik (angka). Dalam penelitian ini menggunakan data sekunder yaitu data yang telah

dikumpulkan oleh lembaga pengumpul data dan dipublikasikan kepada masyarakat

pengguna data. Data sekunder berupa laporan keuangan tahunan dari bank-bank umum

swasta nasional perioda 2000-2002 yang terdaftar di direktori Bank Indonesia.

Populasi dan Sampel Penelitian

Populasi penelitian ini yaitu bank-bank umum swasta nasional yang terdaftar dalam

direktori Bank Indonesia. Dari populasi yang ada akan diambil sejumlah tertentu sebagai

anggota sampelnya yaitu bank umum swasta nasional yang terdaftar direktori Bank

Indonesia perioda 2000-2002, total aktiva yang dimiliki sebesar 100 juta – 37 milyar

Rupiah per 31 Desember 2000, bank yang dijadikan sampel terbagi menjadi dua kelompok

yaitu bank bermasalah dan tidak bermasalah.


Halaman 11

Teknik sampling yang digunakan dalam penelitian adalah metoda purposive sampling,

yaitu sampel ditarik sejumlah tertentu dari populasi emiten dengan menggunakan

pertimbangan atau kriteria tertentu (Sugiyono, 1999). Kriteria pemilihan sampel yang akan

diteliti sebagai berikut :

1. Bank-bank umum swasta nasional yang mempublikasikan laporan keuangan pada

tahun 2000-2002.

2. Total aktiva yang dimiliki bank-bank tersebut sebesar 100 juta - 37 milyar per 31

Desember 2000

3. Bank yang dijadikan sampel terbagi menjadi dua atau kategori yaitu:

a. Bank tidak bermasalah, yaitu:

i) Bank-bank yang tidak masuk program penyehatan perbankan dan tidak

dalam pengawasan khusus. Bank-bank tersebut masih beroperasi sampai

31 Desember 2004.

ii) Bank-bank tersebut tidak mengalami kerugian pada tahun 2000-2003

b. Bank bermasalah, yaitu:

i) Bank-bank yang dinyatakan bangkrut atau telah ditutup oleh Bank

Indonesia pada tahun 8 April 2004. (Peraturan Pemerintah RI No.25

tahun 1999 tentang pencabutan izin usaha, pembubaran dan likuidasi

bank).

ii) Bank-bank yang menderita kerugian minimal tiga tahun berturut-turut

yaitu 2000-2003 (Surifah,2002:34 tentang kriteria perusahaan divonis

delisting).

iii) Bank-bank yang mengalami kerugian lebih dari 75% modal disetor pada

tahun 2000-2003 (KUHD pasal 47 ayat 2).


Halaman 12

Jumlah sampel akhir yang terpilih sebanyak 24 bank umum swasta nasional yang

terdaftar di direktori Bank Indonesia dalam kurun waktu 2000 – 2002 yang terdiri dari 16

bank kondisi tidak bermasalah dan 8 bank kondisi bermasalah. Berdasarkan kriteria

tersebut maka 24 bank yang terpilih sebagai sampel yang disajikan pada Lampiran 1.

Definisi Variabel

1. Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah kondisi bermasalah

suatu bank yang merupakan variabel kategori, 0 untuk perusahaan tidak bermasalah

dan untuk bank bermasalah.

2. Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah rasio keuangan

CAMEL yaitu:

a. CAR (Capital Adequancy Ratio) CAR adalah rasio yang memperlihatkan

seberapa besar jumlah seluruh aktiva bank yang mengandung resiko (kredit,

penyertaan, surat berharga, tagihan pada bank lain) ikut dibiayai dari modal

sendiri disamping memperoleh dana-dana dari sumber-sumber diluar bank.

Rasio ini dapat dirumuskan sebagai berikut :

CAR = ATMR Total

BankModal x 100%

b. Rasio Aktiva Tetap terhadap Modal (ATTM). Rasio ini mengukur kemampuan

manajemen bank dalam menentukan besarnya aktiva tetap dan inventaris yang

dimiliki bank yang bersangkutan terhadap modal. Semakin tinggi rasio ini

artinya modal yang dimiliki bank kurang mencukupi dalam menunjang aktiva

tetap dan inventaris sehingga kemungkinan suatu bank dalam kondisi

bermasalah akan semakin besar. Rasio ini dapat dirumuskan sebagai berikut :

ATTM = Modal

Inventaris dan TetapAktiva x 100%


Halaman 13

c. Rasio Aktiva Produktif Bermasalah (APB). Rasio ini untuk menunjukkan

kemampuan manajemen bank dalam mengelola aktiva produktif bermasalah

terhadap total aktiva produktif. Semakin tinggi rasio ini maka semakin buruk

kualitas aktiva produktif yang menyebabkan PPAP yang tersedia semakin besar

maka kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah semakin besar.

Aktiva produktif bermasalah adalah aktiva produtif dengan kualitas kurang

lancar, diragukan dan macet. Rasio ini dapat dirumuskan sebagi berikut (SE BI

No 3/30DPNP tgl 14 Desember 2001) :

APB = produktifaktiva Total

bermasalah produktifAktiva x 100%

d. NPL (Non Performing Loan). Rasio ini menunjukan bahwa kemampuan

manajemen bank dalam mengelola kredit bermasalah yang diberikan oleh bank.

Sehingga semakin tinggi rasio ini maka akan semakin semakin buruk kualitas

kredit bank yang menyebabkan jumlah kredit bermasalah semakin besar maka

kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah semakin besar. Kredit

dalam hal ini adalah kredit yang diberikan kepada pihak ketiga tidak termasuk

kredit kepada bank lain. Kredit bermasalah adalah kredit dengan kualitas

kurang lancar, diragukan dan macet. Rasio ini dapat dirumuskan sebagai

berikut (SE BI No 3/30DPNP tgl 14 Desember 2001) :

NPL = kredit Total

bermasalahKredit x 100%

e. Rasio PPAPAP (Penyisihan Penghapusan Aktiva Produktif terhadap Aktiva

Produktif). Rasio PPAP menunjukkan kemampuan manajemen bank dalam

menjaga kualitas aktiva produktif sehingga jumlah PPAP dapat dikelola dengan

baik. Semakin besar PPAP maka semakin buruk aktiva produktif bank yang

bersangkutan sehingga kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah


Halaman 14

semakin besar. Cakupan komponen aktiva produktif dan PPAP yang telah

dibentuk sesuai dengan ketentuan Kualitas Aktiva Produktif yang berlaku.

Rasio ini dirumuskan sebagai berikut (SE BI No 3/30DPNP tgl 14 Desember

2001):

PPAP terhadap Aktiva Produktif = produktifaktiva Total

dibentuk telah yangPPAP x 100%

f. Rasio pemenuhan PPAP. Rasio ini menunjukkan kemampuan manajemen bank

dalam menentukan besarnya PPAP yang telah dibentuk terhadap PPAP yang

wajib dibentuk. Semakin besar rasio ini maka kemungkinan bank dalam

kondisi bermasalah semakin kecil karena semakin besar PPAP yang telah

dibentuk dari PPAP yang wajib dibentuk. Penghitungan PPAP yang wajib

dibentuk sesuai dengan ketentuan Kualitas Aktiva Produktif yang berlaku.

Rasio ini dirumuskan sebagai berikut (SE BI No 3/30DPNP tgl 14 Desember

2001) :

Pemenuhan PPAP = dibentuk wajibPPAP

dibentuk telah yangPPAP x 100%

g. ROA (Return on Assets). Rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan

manajemen bank dalam memperoleh keuntungan (laba sebelum pajak) yang

dihasilkan dari rata-rata total aset bank yang bersangkutan. Semakin besar

ROA, semakin besar pula tingkat keuntungan yang dicapai bank sehingga

kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah semakin kecil. Laba

sebelum pajak adalah laba bersih dari kegiatan operasional sebelum pajak.

Sedangkan rata-rata total asset adalah rata-rata volume usaha atau aktiva. Rasio

ini dirumuskan sebagai berikut (SE BI No 3/30DPNP tgl 14 Desember 2001) :

ROA = asset rata total-Rata

pajak sebelumLaba x 100%


Halaman 15

h. ROE (Return on Equity). Rasio ini digunakan untuk mengukur kinerja

manajemen bank dalam mengelolah modal yang tersedia untuk menghasilkan

laba setelah pajak. Semakin besar ROE, semakin besar pula tingkat keuntungan

yang dicapai bank sehingga kemungkinan suatu bank dalam kondisi

bermasalah semakin kecil. Laba setelah pajak adalah laba bersih dari kegiatan

operasional setelah dikurangi pajak sedangkan rata-rata total ekuitas adalah

rata-rata modal inti yang dimiliki bank, perhitungan modal inti dilakukan

berdasarkan ketentuan kewajiban modal minimum yang berlaku. Rasio ini

dirumuskan sebagi berikut (SE BI No 3/30DPNP tgl 14 Desember 2001):

ROE = ekuitasrata -Rata

pajak setelahLaba x 100%

i. NIM (Net Interest Margin). Rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan

manajemen bank dalam mengelola aktiva produktifnya untuk menghasilkan

pendapatan bunga bersih. Pendapatan bunga bersih diperoleh dari pendapatan

bunga dikurangi beban bunga. Semakin besar rasio ini maka meningkatnya

pendapatan bunga atas aktiva produktif yang dikelola bank sehingga

kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah semakin kecil. Rasio ini

dirumuskan sebagai berikut (SE BI No 3/30DPNP tgl 14 Desember 2001) :

NIM = produktifAktiva

bersih Bunga Pendapatan x 100%

j. BOPO (Rasio Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional). Rasio

yang sering disebut rasio efisiensi ini digunakan untuk mengukur kemampuan

manajemen bank dalam mengendalikan biaya operasional terhadap pendapatan

operasional. Semakin kecil rasio ini berarti semakin efisien biaya operasional

yang dikeluarkan bank yang bersangkutan sehingga kemungkinan suatu bank

dalam kondisi bermasalah semakin kecil. Biaya operasional dihitung


Halaman 16

berdasarkan penjumlahan dari total beban bunga dan total beban operasional

lainnya. Pendapatan operasional adalah penjumlahan dari total pendapatan

bunga dan total pendapatan operasional lainnya. Rasio ini dirumuskan sebagai

berikut (SE BI No 3/30DPNP tgl 14 Desember 2001) :

BOPO = lOperasiona Pendapatan

lOperasionaBiaya x 100%

k. LDR (Loan to Deposit Ratio). Rasio ini digunakan untuk menilai likuiditas

suatu bank yang dengan cara membagi jumlah kredit yang diberikan oleh bank

terhadap dana pihak ketiga. Semakin tinggi rasio ini, semakin rendahnya

kemampuan likuiditas bank yang bersangkutan sehingga kemungkinan suatu

bank dalam kondisi bermasalah akan semakin besar. Kredit yang diberikan

tidak termasuk kredit kepada bank lain sedangkan untuk dana pihak ketiga

adalah giro, tabungan, simpanan berjangka, sertifikat deposito. Rasio ini dapat

dirumuskan sebagi berikut (SE BI No 3/30DPNP tgl 14 Desember 2001) :

LDR = ketigapihak dana Total

kredit Total x 100%

Teknik Analisis dan Model Analisis

Pengujian Hipotesis I

Analisis awal dilakukan sebelum pengujian hipotesis 1 adalah analisis normalitas data.

Dalam analisis ini digunakan uji Kolmogorov Smirnov dengan tingkat signifikansi yang

digunakan α = 5%, jika P value > 5% maka data dianggap normal. Uji ini dilakukan

dengan tujuan untuk mengetahui jenis alat analisis yang digunakan untuk melakukan uji

beda (non parametrik atau parametrik). Jika data tidak normal maka digunakan uji beda

non parametrik dengan menggunakan Mann Whitney U sebaliknya jika data normal

digunakan Independen T-test (Ghozali dan Castellan, 2002). Uji beda dilakukan untuk


Halaman 17

mengetahui rasio CAMEL yang dapat membedakan bank bermasalah dan bank tidak

bermasalah.

Pengujian Hipotesis II

Pengujian hipotesis 2 digunakan untuk menentukan pengaruh dari masing-masing variabel

bebas (Rasio CAMEL menurut Bank Indonesia) terhadap prediksi kondisi bermasalah

bank-bank umum swasta nasional di Indonesia perioda 2000-2002. Karena variabel

terikatnya memiliki dua alternatif maka digunakan model Regression Logistic (Ghozali,

2002). Adapun formulasinya adalah sebagai berikut:

Y = a + b(CAR) + c(ATTM) + d(APB) + e(NPL) + f(PPAPAP) + g(PemPPAP) + h(ROA)

+ i(ROE) + j(NIM) + k(BOPO) + l(LDR) + e ….....(12)

PENGUJIAN EMPIRIS DAN HASIL

Hasil Hipotesis I

Berdasarkan uji One Sample Kolmogorov Smirnov test, yaitu uji yang dilakukan untuk

mengetahui alat uji analisis yang digunakan untuk melakukan uji beda (parametrik atau non

parametrik). Untuk sampel penelitian yang berdistribusi normal, alat uji yang digunakan

adalah uji beda parametrik Independen Sample T-test dengan P value lebih besar dari 0.05

sedangkan untuk sampel penelitian yang berdistribusi tidak normal, alat uji yang digunakan

adalah uji beda non parametrik Mann Whitney U dengan P value lebih kecil dari 0.05.

Analisis normalitas data masing-masing rasio disajikan pada tabel 1.


Halaman 18

Tabel 1

UJI NORMALITAS DATA (ONE SAMPLE KOLMOGOROF SMIRNOV TEST)

Rasio Signifikans

i

Keterangan

CAR (Bank Tidak Bermasalah)

CAR (Bank Bermasalah)

0.216

0.098

Normal

Normal

ATTM(Bank Tidak Bermasalah)

ATTM (Bank Bermasalah)

0.293

0.756

Normal

Normal

APB (Bank Tidak Bermasalah)

APB (Bank Bermasalah)

0.068

0.661

Normal

Normal

NPL (Bank Tidak Bermasalah)

NPL (Bank Bermasalah)

0.002

0.662

Tidak Normal

Normal

PPAPAP (Bank Tidak Bermasalah)

PPAPAP (Bank Bermasalah)

0.059

0.641

Normal

Normal

P_ PPAP (Bank Tidak Bermasalah)

P_ PPAP (Bank Bermasalah)

0.000

0.199

Tidak Normal

Normal

ROA (Bank Tidak Bermasalah)

ROA (Bank Bermasalah)

0.074

0.016

Normal

Tidak Normal

ROE (Bank Tidak Bermasalah)

ROE (Bank Bermasalah)

0.371

0.009

Normal

Tidak Normal

NIM (Bank Tidak Bermasalah)

NIM (Bank Bermasalah)

0.051

0932

Normal

Normal

BOPO (Bank Tidak Bermasalah)

BOPO (Bank Bermasalah)

0.485

0.759

Normal

Normal

LDR (Bank Tidak Bermasalah)

LDR (Bank Bermasalah)

0.587

0.941

Normal

Normal

Sumber Data: Output SPSS, diolah

Berdasarkan tabel 1 rasio NPL, Pemenuhan PPAP, ROA, ROE dikatakan tidak normal

karena dalam salah satu kategorinya karena memiliki P value lebih kecil dari 0.05. Untuk

rasio CAR, ATTM, APB, PPAPAP, NIM, BOPO, LDR berdistribusi normal karena

memiliki P value lebih besar dari 0.05.

Langkah selanjutnya adalah melakukan uji beda. Uji beda dilakukan untuk mengetahui

apakah rasio keuangan CAMEL (CAR, ATTM, APB, NPL, PPAP terhadap Aktiva

Produktif, Pemenuhan PPAP, ROA, ROE, NIM, BOPO, LDR) memiliki perbedaan yang

signifikan antara bank-bank bermasalah dan tidak bermasalah perioda 2000-2002. Pada

penelitian ini uji beda dilakukan dengan menggunakan alat uji Independen Sample T-test

untuk data yang berdistribusi normal sedangkan untuk data yang berdistribusi tidak normal


Halaman 19

menggunakan alat uji Mann Whitney U. Uji beda untuk data berdistribusi normal akan

disajikan pada tabel 4.5 dan untuk data berdistribusi tidak normal tabel 2.

Tabel 2

UJI BEDA INDEPENDEN SAMPLE T-TEST

Rasio Signifikansi Hipotesis Null

CAR 0.000 Ditolak

ATTM 0.873 Diterima

APB 0.005 Ditolak

PPAPAP 0.024 Ditolak

NIM 0.000 Ditolak

BOPO 0.000 Ditolak

LDR 0.059 Diterima


Berdasarkan tabel 2 dapat diketahui rasio CAR signifikansinya sebesar 0.000, APB

signifikansinya sebesar 0.005, PPAPAP signifikansi sebesar 0.024, NIM signifikansinya

sebesar 0.000, BOPO signifikansinya sebesar 0.000. Kelima rasio tersebut mempunyai P

value lebih kecil dari 0.05, maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis null ditolak artinya

rasio CAR, APB, PPAPAP, NIM, BOPO memiliki perbedaan yang signifikan antara bank

bermasalah dan bank tidak bermasalah. Untuk rasio ATTM, LDR signifikansinya masing-

masing sebesar 0.873 dan 0.059. Rasio ATTM, dan LDR mempunyai P value lebih besar

dari 0.05, maka dapat disimpulkan bahwa hipotesa null diterima atau hipotesa alternatif

ditolak artinya rasio ATTM, LDR tidak memiliki perbedaan yang signifikan antara bank

bermasalah dan bank tidak bermasalah.

Tabel 3

UJI BEDA MANN WHITNEY U

Rasio Signifikansi Hipotesis Null

NPL 0.000 Ditolak

Pemenuhan PPAP 0.059 Diterima

ROA 0.000 Ditolak

ROE 0.272 Diterima



Halaman 20

Berdasarkan tabel 3 dapat diketahui NPL signifikansinya sebesar 0.000, ROA

signifikansinya sebesar 0.000. Kedua rasio tersebut mempunyai P value lebih kecil dari

0.05, maka dapat disimpulkan untuk data yang berdistribusi tidak normal, hipotesa null

ditolak atau hipotesa alternatif diterima artinya rasio NPL, ROA memiliki perbedaan yang

signifikan antara bank bermasalah dan bank tidak bermasalah. Untuk rasio Pemenuhan

PPAP signifikansinya sebesar 0.059, ROE signifikansinya sebesar 0.272. Kedua rasio

tersebut mempunyai P value lebih besar dari 0.05, maka dapat disimpulkan untuk data yang

berdistribusi tidak normal, hipotesa null diterima atau hipotesa alternatif ditolak artinya

rasio Pemenuhan PPAP, ROE tidak memiliki perbedaan yang signifikan antara bank

bermasalah dan bank tidak bermasalah.

Penelitian kali ini konsisten dengan penelitian Wilopo (2001) dan Sri Haryati (2002)

yaitu rasio ROA dan BOPO yang digunakan pada penelitian terdahulu dan sekarang adalah

mempunyai perbedaan yang signifikan artinya rata-rata ROA selama perioda penelitian

adalah lebih besar rata-rata ROA bank tidak bermasalah sedangkan rata-rata BOPO selama

perioda penelitian adalah lebih besar rata-rata BOPO bank bermasalah.

Pengujian Hipotesis II

Uji pengaruh dilakukan untuk mengetahui apakah rasio keuangan CAMEL (CAR, APB,

NPL, PPAP terhadap Aktiva Produktif, ROA, NIM, BOPO) memiliki pengaruh yang

signifikan terhadap prediksi kondisi bermasalah bank-bank umum swasta nasional di

Indonesia perioda 2000-2002. Karena variabel bebas memiliki dua alternatif yaitu

bermasalah dan tidak bermasalah maka model yang digunakan adalah Regression Logistic

dengan persamaan sebagai berikut :

Y = KDS = a + b(CAR) + c(APB) + d(NPL) + e(PPAPAP) + f(ROA) + g(NIM) +

h(BOPO) + e


Halaman 21

Tabel 4

MENILAI MODEL FIT

- 2LL Blok Number 0 91.658

- 2LL Blok Number - 2LL Blok Number 1 26.054

Cox & Snell R Square 0.598 Cox & Snell R Square

Nagelkerke R Square Nagelkerke R Square 0.830

Chi-Square 1.631 Homer and Lemeshow

Test Sig. 0.990


Untuk menilai model fit adalah berdasarkan pada fungsi Likelihood. Likelihood L dari

model adalah probabilitas bahwa model yang dihipotesakan menggambarkan data input.

Untuk pengujian L ditransformasikan menjadi –2LogL. Statistik –2LogL pada awal (block

number = 0) dengan angka –2LogL pada block number = 1 dapat juga digunakan untuk

menetukan jika variabel bebas ditambahkan pada model apakah secara signifikan

memperbaiki model fit, apabila terjadi penurunan maka dapat ditarik kesimpulan bahwa

model tersebut menunjukan model regresi yang baik. Dari tabel 4 di atas menunjukan nilai

–2LogL Block Number = 0 adalah 91.658 kemudian terjadi penurunan nilai –2LogL Block

Number = 1 menjadi 26.054, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa model tersebut

menunjukan model regresi yang baik. Jika dilihat dari nilai Cox & Snell R Square sebesar

0.598 dan Nagelkerke R Square sebesar 0.830 dapat menggambarkan bahwa variabel

terikat yang dapat dijelaskan oleh variabelitas variabel bebas sebesar 83.0 persen,

sedangkan 17.0 persen sisanya dipengaruhi oleh variabel lain. Homer and Lemeshow’s

Goodness of fit Test menguji bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model,

sehingga model dapat dikatakan fit. Dasar pengambilan keputusan tersebut jika nilai

probabilitas Hosmer & Lemeshow Test lebih besar dari tingkat signifikan 0.05 persen.

Nilai statistik Hosmer & Lemeshow Test sebesar 1.631 dengan tingkat probabilitas

signifikansi sebesar 0.990, yang berarti jauh di atas 0.05 sehingga model regresi ini layak

digunakan.


Halaman 22

Tabel 5

KOEFISIEN REGRESI LOGISTIK DAN TINGKAT SIGNIFIKANSI RASIO

CAR, APB, NPL, PPAPAP, ROA, NIM, BOPO

Variabel B Signifikansi Hipotesis Null

CAR -0.341 0.027 Ditolak

APB -1.078 0.078 Diterima

NPL 0.663 0.088 Diterima

PPAPAP 0.694 0.494 Diterima

ROA -0.324 0.703 Diterima

NIM -0.125 0.818 Diterima

BOPO 0.329 0.018 Ditolak


Berdasarkan tabel 5, dapat diketahui bahwa rasio CAR mempunyai pengaruh

negatif artinya semakin rendah rasio ini maka semakin besar kemungkinan suatu bank

dalam kondisi bermasalah. Pengaruh rasio CAR terhadap kondisi bermasalah adalah

signifikan karena tingkat signifikansi di bawah 0.05 yaitu sebesar 0.027. Rasio APB, NPL,

PPAPAP, ROA, dan NIM tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kondisi

bermasalah suatu bank. Rasio BOPO mempunyai pengaruh positif artinya semakin tinggi

rasio ini maka kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah semakin besar.

Pengaruhnya terhadap kondisi bermasalah adalah signifikan karena tingkat signifikansinya

dibawah 0.05 yaitu sebesar 0.019.

Berdasarkan tes keakuratan pengelompokan bank bermasalah dan tidak bermasalah

dalam tabel 6 yang menyatakan pada kolom merupakan dua nilai prediksi dari variabel

terikat yaitu kondisi bank, dalam hal ini bank bermasalah (1) dan bank tidak bermasalah

(0). Pada model yang sempurna, maka semua kasus akan berada pada diagonal dengan

tingkat ketepatan peramalan 100%. Hasilnya menunjukan pada kolom, prediksi bank yang

bermasalah ada 24 bank-bank bermasalah (8 bank pada setiap tahun 2000, 2001, 2002)

sedangkan pada baris, hasil observasi sesungguhnya yang bermasalah hanya 20 bank dan 4

sisanya tidak bermasalah. Jadi ketepatan model ini untuk bank yang bermasalah adalah


Halaman 23

20/24 atau 83.3%. prediksi bank yang bermasalah ada 48 bank-bank tidak bermasalah (16

bank pada setiap tahun 2000, 2001, 2002 sedangkan pada baris, hasil observasi

sesungguhnya yang tidak bermasalah 47 bank dan 1 sisanya bermasalah. Jadi ketepatan

model ini untuk bank yang tidak bermasalah adalah 47/48 atau 97.9%. Untuk tingkat

akurasi keseluruhan sebesar 93.1% sebagaimana dapat dilihat pada tebel 6.

Tabel 6

PREDIKSI KONDISI BERMASALAH BANK TAHUN 2000 – 2002

Prediksi

Bank

Tidak

Bermasalah

Bermasalah

Tingkat

Akurasi

(%)

Bank Tidak Bermasalah

Bank Bermasalah

Tingkat Akurasi Keseluruhan (%)

47

4

1

20

97.9

83.3

93.1


Penelitian kali ini tidak konsisten dengan penelitian Wilopo karena pada penelitiannya

menjelaskan bahwa ketepatan prediksi kebangkrutannya dari sampel estimasi dan validasi

menghasilkan 0% yang artinya dari bank kategori bangkrut tidak satupun yang diprediksi

bangkrut, jadi rasio CAMEL kurang dapat digunakan untuk memprediksi kebangkrutan.

Sedangkan pada penelitian kali ini menjelaskan ketepatan prediksi kondisi bermasalah

menghasilkan 83.3% selain itu prediksi kondisi bermasalah tiap-tiap tahunnya menunjukan

angka yang cukup meyakinkan yaitu 79.22% tahun 2000, 79.96% tahun 2001, 88.83%, jadi

rasio CAMEL dapat digunakan untuk memprediksi kondisi bermasalah.

SIMPULAN, KETERBATASAN PENELITIAN DAN SARAN

Simpulan

Dari 11 rasio keuangan CAMEL menurut Bank Indonesia sesuai dengan Surat Edaran

Bank Indonesia Nomor 3/30/DPNP tanggal 14 Desember 2001 yaitu CAR, ATTM, APB,

NPL, PPAP terhadap Aktiva Produktif, Pemenuhan PPAP, ROA, ROE, NIM, BOPO,


Halaman 24

LDR, rasio yang memiliki perbedaan yang signifikan antara bank-bank kategori bermasalah

dan tidak bermasalah perioda 2000 – 2002 adalah CAR, APB, NPL, PPAPAP, ROA, NIM,

BOPO.

Penggunaan alat analisis regresi logistik ini untuk memprediksi konsisten bermasalah

kategori bank bermasalah dan tidak bermasalah adalah correct yang ditunjukan dengan

0.05 persen. Rasio CAR mempunyai pengaruh signifikan terhadap kondisi bermasalah dan

pengaruhnya negatif artinya semakin rendah rasio CAR, kemungkinan bank dalam kondisi

bermasalah semakin besar. Rasio APB mempunyai pengaruh yang tidak signifikan

terhadap kondisi bermasalah dan pengaruhnya negatif artinya semakin rendah rasio ini,

kemungkinan bank dalam kondisi bermasalah semakin besar. Rasio NPL mempunyai

pengaruh tidak signifikan terhadap kondisi bermasalah dan pengaruhnya positif artinya

semakin tinggi rasio ini, kemungkinan bank dalam kondisi bermasalah semakin kecil.

PPAPAP mempunyai pengaruh tidak signifikan terhadap kondisi bermasalah dan

pengaruhnya positif artinya semakin tinggi rasio PPAPAP kemungkinan bank dalam

kondisi bermasalah semakin kecil. ROA mempunyai pengaruh tidak signifikan terhadap

kondisi bermasalah dan pengaruhnya negatif artinya semakin rendah rasio ROA

kemungkinan bank dalam kondisi bermasalah semakin kecil. NIM mempunyai pengaruh

tidak signifikan terhadap kondisi bermasalah dan pengaruhnya negatif artinya semakin

rendah rasio NIM maka kemungkinan bank dalam kondisi bermasalah semakin kecil.

BOPO mempunyai pengaruh signifikan terhadap kondisi bermasalah dan pengaruhnya

positif artinya semakin tinggi rasio BOPO maka kemungkinan bank dalam kondisi

bermasalah semakin besar. Hasil pengujian hipotesis II adalah Rasio keuangan CAMEL

(CAR, BOPO) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap prediksi kondisi bermasalah

bank-bank umum swasta nasional di Indonesia perioda 2000-2002.


Halaman 25

Keterbatasan Penelitian dan Saran bagi Penelitian Selanjutnya

Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan antara lain :

1. Aspek lain menurut Bank Indonesia sesuai dengan Surat Edaran Bank Indonesia

Nomor 3/30/DPNP tanggal 14 Desember 2001 yaitu kepatuhan (Compliance) yang

terdiri dari Persentase Pelanggaran BMPK, Persentase Pelampauan BMPK, GWM

Rupiah, dan PDN belum dipergunakan sehingga seluruh aspek yang bersumber pada

Bank Indonesia belum lengkap.

2. Beberapa dari rasio keuangan yang tercantum pada direktori Bank Indonesia tidak

sesuai dengan perhitungan rasio keuangan yang dihitung berdasarkan akun-akunnya

atau rumus dari teori yang ada, hal ini menyatakan bahwa laporan keuangan yang

telah diaudit ternyata tidak sesuai dengan rumus dan akun-akun pada laporan

keuangan tersebut.

Berdasarkan simpulan yang telah dikemukakan diatas, maka saran-saran yang diajukan

adalah :

1. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat melengkapi kekurangan-kekurangan atas

keterbatasan yang ada pada penelitian kali ini khususnya nomor 1 dan 2.

2. Untuk mendapatkan hasil yang lebih berkembang maka sebaiknya peneliti

selanjutnya dapat membedakan antara bank yang go public dan bank yang belum go

public karena kemungkinan status bank dapat berpengaruh pada hasil penelitian.


Halaman 26

REFERENSI:

Bank Indonesia. 2001. Surat Edaran Bank Indonesia Nomor 3/30/DPNP tanggal 14

Desember 2001 (http://www.BI.go.id, diakses 24 Juni 2005)

Etty M. Nasser, Titik Aryati. 2000. “Model Analisis CAMEL Untuk Memprediksi

Financial Distress Pada Sektor Perbankan Yang Go Public.” Jurnal Auditing dan

Akuntansi Indonesia. Volume 4. No.2 Desember. Jakarta.

Fifi Swandari. 2002. “Pengaruh Perilaku Resiko, Kepemilikan Institusi dan Kinerja

terhadap Kebangkrutan Bank Umum di Indonesia”. Simposium Nasional

Keuangan In Memorian Prof. Dr. Bambang Riyanto. Fakultas Ekonomi

Universitas Gadjah Mada Yogyakarta.

Iman Ghozali, N.John Castellan. 2002. Statistik Non Parametrik. Badan Penerbit

Universitas Diponegoro. Semarang.

Iman Ghozali. 2002. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS. Badan

Penerbit Universitas Diponegoro. Semarang.

Institut Bankir Indonesia. 1999. Kamus Perbankan Indonesia. Jilid Dua.

Machfoedz, M. 1994. “The Usefulness of Financial Ratio in Indonesia”. Jurnal KELOLA.

September: 94-110.

Muhammad Akhyar Adnan, Eha Kurniasih. 2000. “Analisis Tingkat kesehatan Perusahaan

Untuk Memprediksi Potensi Kebangkrutan Dengan Pendekatan Altman”. Jurnal

Auditing dan Akuntansi Indonesia. Volume 4. No.2 Desember. Yogyakarta

Sinungan Muchdarsyah. 1994. Strategi Manajemen Bank Menghadapi Tahun 2000.

Cetakan Pertama. Penerbit PT Rineka Cipta. Jakarta

Sri Haryati. 2002. “Analisis Kebangkrutan Bank”. Bunga Rampai Kajian Teori Keuangan

In Memorian Prof. Dr. Bambang Riyanto. Fakultas Ekonomi Universitas Gadjah

Mada Yogyakarta.

Sugiyono. 1999. Metoda Penelitian Bisnis. Penerbit CV Alvabeta. Jakarta

Surifah. 2002 “Studi Tentang Rasio Keuangan Sebagai Alat Prediksi Kebangkrutan

Perusahaan Publik Di Indonesia Pada Masa Krisis Ekonomi”. Kajian Bisnis STIE

Widya Wiwaha. No. 27. Yogyakarta.

Undang-Undang BI. 1999. tentang Lalu Lintas Devisa dan Sistem Nilai Tukar. Penerbit CV

Eko Jaya

Undang-Undang RI No 10 Tahun 1998 tentang Perbankan. Penerbit PT Sinar Grafita.

Wilopo. 2001. “Prediksi Kebangkrutan Bank”. Jurnal Riset Akuntansi Indonesia, Vol 4,

No. 2, Mei 2001: 184-198.


Halaman 27

LAMPIRAN 1.

DAFTAR BANK YANG DIJADIKAN SAMPEL

NO NAMA BANK KONDISI BANK

1. Arta Niaga Kencana Bank Tidak Bermasalah

2. Bumi Arta Bank Tidak Bermasalah

3. Bumi Putera Bank Tidak Bermasalah

4. Danpac Bank Tidak Bermasalah

5. Ekonomi Raharja Bank Tidak Bermasalah

6. Eksekutif Internasional Bank Tidak Bermasalah

7. Global Internasional Bank Tidak Bermasalah

8. Jasa Jakarta Bank Tidak Bermasalah

9. Maspion Indonesia Bank Tidak Bermasalah

10. Mestika Darma Bank Tidak Bermasalah

11. Mega Bank Tidak Bermasalah

12. NISP Bank Tidak Bermasalah

13. Nusantara Parahyangan Bank Tidak Bermasalah

14. Pan Indonesia Bank Tidak Bermasalah

15. Syariah Mandiri Bank Tidak Bermasalah

16. Yudha Bakti Bank Tidak Bermasalah

1. Asiatic Bank Bermasalah karena bangkrut

2. Bank Dagang Bali Bank Bermasalah karena bangkrut

3. Century Bank Bermasalah karena mengalami

kerugian minimal tiga tahun berturut-turut

dan kerugian lebih dari 75% modal disetor

4. Ganesa Bank Bermasalah karena mengalami



5. Internasional Indonesia Bank Bermasalah karena mengalami



6. Lippo Bank Bermasalah karena mengalami



7. Ina Perdana Bank Bermasalah karena mengalami



8. Permata Bank Bermasalah karena mengalami



Sumber data, diolah

penelitian camel

Documents

memberikan bukti empiris

rasio camel sesuai

rasio keuangan camel

rasio keuangan car

krisis multi dimensi

camel financial ratio

penentuan kondisi kebangkrutan

merosotnya nilai rupiah